Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.

Classificazione del testo mediante classificazione del testo (etichetta multipla)

Per classificare articoli e testo in più categorie predefinite, utilizza il tipo di attività di classificazione del testo multi-etichetta. Ad esempio, con questo tipo di attività puoi identificare più di un'emozione trasmessa nel testo. Le sezioni seguenti forniscono informazioni su come creare un'attività di classificazione del testo multietichetta dalla console e. API

Quando si utilizza a un'attività di classificazione del testo multi-etichetta, i worker scelgono tutte le etichette applicabili e devono selezionarne almeno una. Quando si crea un processo utilizzando questo tipo di attività, è possibile fornire fino a 50 categorie di etichette.

Amazon SageMaker Ground Truth non fornisce una categoria «nessuna» per i casi in cui nessuna delle etichette è applicabile. Per fornire questa opzione ai worker, includi un'etichetta simile a "nessuna" o "altro" quando crei un processo di classificazione del testo multi-etichetta.

Per limitare la scelta dei worker a una singola etichetta per ogni selezione di testo o documento, utilizza il tipo di attività Classificazione del testo con classificazione del testo (etichetta singola).

Creazione di un processo di etichettatura di classificazione del testo multi-etichetta (console)

Puoi seguire le istruzioni Creazione di un processo di etichettatura (console) per imparare a creare un processo di etichettatura con classificazione del testo multietichetta nella console Amazon SageMaker . Nella fase 10, scegli Testo dal menu a discesa della categoria Attività e scegli Classificazione testo (etichetta multipla) come tipo di attività.

Ground Truth fornisce un'interfaccia utente di lavoro simile alla seguente per le attività di etichettatura. Quando si crea il processo di etichettatura con la console, si specificano le istruzioni per consentire ai worker di completare il processo e le etichette tra cui i worker possono scegliere.

Creare un processo di etichettatura per la classificazione del testo multietichetta () API

Per creare un processo di etichettatura con classificazione del testo multietichetta, utilizzate l'operazione. SageMaker API CreateLabelingJob Questo API definisce questa operazione per tutti. AWS SDKs Per visualizzare un elenco delle lingue specifiche SDKs supportate per questa operazione, consultate la sezione Vedere anche di. CreateLabelingJob

Segui queste istruzioni su Creazione di un processo di etichettatura (API) ed effettua le seguenti operazioni durante la configurazione della richiesta:

Di seguito è riportato un esempio di richiesta AWS Python SDK (Boto3) per creare un processo di etichettatura nella regione Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale). Tutti i parametri in rosso devono essere sostituiti con le specifiche e le risorse.

response = client.create_labeling_job(
    LabelingJobName='example-multi-label-text-classification-labeling-job,
    LabelAttributeName='label',
    InputConfig={
        'DataSource': {
            'S3DataSource': {
                'ManifestS3Uri': 's3://bucket/path/manifest-with-input-data.json'
            }
        },
        'DataAttributes': {
            'ContentClassifiers': [
                'FreeOfPersonallyIdentifiableInformation'|'FreeOfAdultContent',
            ]
        }
    },
    OutputConfig={
        'S3OutputPath': 's3://bucket/path/file-to-store-output-data',
        'KmsKeyId': 'string'
    },
    RoleArn='arn:aws:iam::*:role/*,
    LabelCategoryConfigS3Uri='s3://bucket/path/label-categories.json',
    StoppingConditions={
        'MaxHumanLabeledObjectCount': 123,
        'MaxPercentageOfInputDatasetLabeled': 123
    },
    HumanTaskConfig={
        'WorkteamArn': 'arn:aws:sagemaker:region:*:workteam/private-crowd/*',
        'UiConfig': {
            'UiTemplateS3Uri': 's3://bucket/path/custom-worker-task-template.html'
        },
        'PreHumanTaskLambdaArn': 'arn:aws:lambda::function:PRE-TextMultiClassMultiLabel,
        'TaskKeywords': [
            'Text Classification',
        ],
        'TaskTitle': 'Multi-label text classification task',
        'TaskDescription': 'Select all labels that apply to the text shown',
        'NumberOfHumanWorkersPerDataObject': 123,
        'TaskTimeLimitInSeconds': 123,
        'TaskAvailabilityLifetimeInSeconds': 123,
        'MaxConcurrentTaskCount': 123,
        'AnnotationConsolidationConfig': {
            'AnnotationConsolidationLambdaArn': 'arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:ACS-TextMultiClassMultiLabel'
        },
    Tags=[
        {
            'Key': 'string',
            'Value': 'string'
        },
    ]
)

Creazione di un modello personalizzato per la classificazione del testo multi-etichetta

Se si crea un lavoro di etichettatura utilizzando ilAPI, è necessario fornire un modello di attività di lavoro in. UiTemplateS3Uri Copia e modifica il modello seguente. Modifica solo short-instructions, full-instructions e header.

Carica questo modello su S3 e fornisci l'S3 URI per questo file. UiTemplateS3Uri

<script src="https://assets.crowd.aws/crowd-html-elements.js"></script>
<crowd-form>
  <crowd-classifier-multi-select
    name="crowd-classifier-multi-select"
    categories="{{ task.input.labels | to_json | escape }}"
    header="Please identify all classes in the below text"
  >
    <classification-target style="white-space: pre-wrap">
      {{ task.input.taskObject }}
    </classification-target>
    <full-instructions header="Classifier instructions">
      <ol><li><strong>Read</strong> the text carefully.</li>
      <li><strong>Read</strong> the examples to understand more about the options.</li>
      <li><strong>Choose</strong> the appropriate labels that best suit the text.</li></ol>
    </full-instructions>
    <short-instructions>
      <p>Enter description of the labels that workers have to choose from</p>
      <p><br></p>
      <p><br></p><p>Add examples to help workers understand the label</p>
      <p><br></p><p><br></p><p><br></p><p><br></p><p><br></p>
    </short-instructions>
  </crowd-classifier-multi-select>
  </crowd-form>

Per informazioni su come creare un modello personalizzato, consulta Flussi di lavoro di etichettatura personalizzati.

Dati di output della classificazione del testo multi-etichetta

Dopo aver creato un processo di etichettatura con classificazione del testo multietichetta, i dati di output si troveranno nel bucket Amazon S3 specificato nel S3OutputPath parametro quando si utilizza API il campo Output dataset location della sezione Job overview della console.

Per ulteriori informazioni sul file manifest di output generato da Ground Truth e sulla struttura di file utilizzata da Ground Truth per archiviare i dati di output, consulta Etichettatura dei dati di output del lavoro.

Per vedere un esempio di file manifest di output per il processo di etichettatura di classificazione del testo multi-etichetta, consulta Risultati del lavoro di classificazione multietichetta.